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智能大数据与深度学习

朱定局
深度学习理论与大数据应用创新

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大数据与人工智能导论

姚海鹏
人工智能参考书，大数据挖掘指导书。

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大数据与人工智能导论

主编
本书共分为7章。第1章介绍了大数据与人工智能的基本概念、发展历史、特征与现状，以及面临的难题和未来的前景。第2章介绍了大数据的特性以及大数据分析全流程所涉及的各种技术。第3章介绍了大数据各种云计算平台。第4章介绍了机器学习的定义、发展、范围和方法等。第5章首先介绍了人工神经元的结构和数学模型，人工神经网络的定义、特点、结构和工作方式，并着重介绍了最基本、最典型的BP神经网络和Hopfield神经网

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大数据征信与智能评估：方法及应用案例

蒋凯元陈学锋王笑马英赵进延　著
本书系统地介绍了大数据信用智能评估技术在互联网金融、养老、医药、社会治理等领域的示范应用案例，详细剖析了应用场景、应用过程以及应用成效，为信用评估技术在其他新型服务、科技服务、社会管理等方面的应用提供参考和借鉴，从而优化社会信用环境，助推社会信用体系建设。

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多传感器数据智能融合理论与应用

戴亚平马俊杰王笑涵编著
本书知识点明确、结构紧凑、思路清晰，通过理论与实例结合的方式，深入浅出地介绍了多传感器数据智能融合的理论与应用技术。全书共11章，包括多传感器数据融合概述、数据融合结构与算法概论、贝叶斯推理方法、证据理论算法与数据融合、模糊理论及其在数据融合中的应用、人工神经网络与数据融合算法、遗传算法及其在数据融合中的应用、粒子群算法及其在数据融合中的应用、智能视频监控系统的数据融合算法、深度学习及其在数据融合

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深度学习高手笔记·卷1：基础算法

刘岩
本书从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。

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深度学习搜索引擎开发：Java实现

著
本书是市面上少见的将搜索与深度学习相结合的书，讨论了使用(深度)神经网络来帮助建立有效的搜索引擎的方法。阅读本书无须具备开发搜索引擎的背景，也不需要具备有关机器学习或深度学预备知识，因为本书将介绍所有相关的基础知识和实用技巧。

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基于互联网教育环境的深度学习

吴颖惠
互联网与深度学习结合，探讨教学策略及方法。

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深度学习：从入门到精通（微课版）

王汉生
本书讲解了深度学习的相关知识。全书共8章，包括深度学习简介及TensorFlow安装、神经网络基础、神经网络的TensorFlow实现、卷积神经网络基础、经典卷积神经网络(上)、经典卷积神经网络(下)、深度学习在文本序列中的应用以及深度学习实验项目等内容。

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深度学习时代的计算机视觉算法

等
本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法和图像超分辨率重建方法进行了介绍。

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Python高手修炼之道：数据处理与机器学习实战

许向武
适读人群：1.没有编程知识的新手不同于一般的基础语法讲解教程，本书并未将Python开发限定于某个集成开发工具（IDE）中，而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解，帮助新手读者真正理解Python语言和Python编程。2.从未接触过Python语言，但了解一点编程知识的初学者本书通过对基础知识高度的提炼和概括，以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠；同时，本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python程序员本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起，涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域，示例代码涉及30余个模块的使用。构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图，入门有章可循；1.讲解独到，常见盲点趣解析作者基于多年的经验积累，善于总结概括初学Python过程中的误区。2.内容全面，常用工具全涵盖书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn，方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。3.拓展训练，重点知识有强化语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块，强化知识点的掌握。4.代码完整，随时动手可复现本书提供了完整、可验证的代码，方便读者动手练习并强化理解。

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风起大屏：智能大屏营销新趋势

马涛
本书适合企业管理者、营销策划人员，以及对数字营销感兴趣的高校师生、社会人士阅读。

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深度学习2：重新定义未来教育的学习模式

[加拿大]乔安妮·奎因（Joanne Quinn）等
本书通过六个部分来增强教师、领导者、学校和学区组织维持深度学习的能力。第壹部分概述了深度学习的原因、内容和方式，然后详细说明了如何以*佳方式使用本书。第二部分探讨了深度学习框架，并详细介绍了其各个组成部分。第三部分介绍了深度学习进阶，提供了详细的途径来设计和衡量各项能力的成长。第四部分介绍了几种深度学习的方法，提供了深度学习计划模板，以及促进应用学习设计的四个要素。第五部分探讨了协作评估学习任务的

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Flink与Kylin深度实践

开课吧组编王超李沙编著
本书从实用角度出发，首先介绍了Flink的功能模块、运行模式、部署安装等内容，然后着重介绍了Flink中的实时处理技术和批量处理技术，接着讲解了Flink的Table与SQL、CEP机制、调优与监控、实时数据同步解析，*后通过Flink结合Kylin实现了实时数据统计的功能。本书内容全面，由浅入深，包含大量的代码示例，并提供下载服务，每章配有重要知识点串讲视频和小结，以指导读者轻松入门。本书适合有

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概率论与数理统计

同济大学数学系
　　1.内容经典，附二维码方式增加章导读以及扩展阅读内容，既体现数学严谨的思维逻辑，又反映数学之美。　　2.细化考研题目。配套辅导教材将细致讲解考研题目，培养学生的逻辑思维能力。　　3.随时更新新技术发展资料，配有微课视频。

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高等数学习题全解上册

同济大学数学系
《高等数学(上下)》习题全解，培养读者逻辑思维与创新能力。

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同济大学数学系列教材线性代数

同济大学数学系
1.全书内容联系紧密，紧扣“为什么要引入这些概念和知识”，采用追问形式、层层深入，既符合数学上的逻辑性，又符合学生的思维顺序，有效地避免了概念呈现的突兀性；2.语言紧凑简洁但又力求通俗易懂，“细教材，粗讲解”，以直观的几何空间为例，降低了其抽象程度，比较适合学生自学；3.要求学生自己证明的不太难的小命题多，这样处理既可以让教材语言简洁，还可以培养和锻炼学生的证明能力，《线性代数》这门课程不仅仅要求培养学生的计算能力，更应看重其对学生的抽象能力和逻辑证明能力的培养；4.利用二维码方式增加扩展阅读等内容，让学生对线性代数的发展有所了解，而且可以适当增加其兴趣。

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高等数学（上册）

同济大学数学系
《高等数学(上下)》：强化定义概念理解，培养逻辑思维和创新能力。

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高等数学习题全解下册

同济大学数学系
本书是与同济大学数学系编写的《高等数学》（ISBN　978-7-115-42640-6，人民邮电出版社出版）配套的学习辅导书．全书按照教育部大学数学教学指导委员会的基本要求，充分吸取当前高等数学教材辅导书的精华，并结合数年来的教学实践经验，针对当今学生的知识结构和习惯特点编写．全书分为上下两册．本书为下册，是多元函数微积分部分，一共有四章，主要内容包括向量与空间解析几何，多元函数微分学，多元函数积